package DoExercise.HSP_ZCY.A009_图结构.A002_HSP.Kruskal;

import java.util.Arrays;

/**
 *
 * 重点：
 * 1、对边的权重从小到大排序
 * 2、逐个拿出边，并判断图中是否存在环，不存在环则继续
 * 3、直到选择了N-1条边，则完成算法，N是顶点个数
 *
 * 难点：
 * 1、数据结构的构成
 * 2、如何确定顶点是否形成环
 *
 */
public class KruskalCase
{
    private int edgeNum; //边的个数
    private char[] vertexs; //顶点数组
    private int[][] matrix; //邻接矩阵
    //使用 INF 表示两个顶点不能连通
    private static final int INF = Integer.MAX_VALUE;
    
    public static void main(String[] args)
    {
        char[] vertexs = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
        //克鲁斯卡尔算法的邻接矩阵
        int matrix[][] = {
                /*A*//*B*//*C*//*D*//*E*//*F*//*G*/
                /*A*/ {0, 12, INF, INF, INF, 16, 14},
                /*B*/ {12, 0, 10, INF, INF, 7, INF},
                /*C*/ {INF, 10, 0, 3, 5, 6, INF},
                /*D*/ {INF, INF, 3, 0, 4, INF, INF},
                /*E*/ {INF, INF, 5, 4, 0, 2, 8},
                /*F*/ {16, 7, 6, INF, 2, 0, 9},
                /*G*/ {14, INF, INF, INF, 8, 9, 0}};
        //大家可以在去测试其它的邻接矩阵，结果都可以得到最小生成树.
        
        //创建KruskalCase 对象实例
        KruskalCase kruskalCase = new KruskalCase(vertexs, matrix);
        //输出构建的
        kruskalCase.print();
        kruskalCase.kruskal();
        
    }
    
    //构造器
    public KruskalCase(char[] vertexs, int[][] matrix)
    {
        //初始化顶点数和边的个数
        int vlen = vertexs.length;
        
        //初始化顶点, 复制拷贝的方式
        this.vertexs = new char[vlen];
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++)
        {
            this.vertexs[i] = vertexs[i];
        }
        
        //初始化边, 使用的是复制拷贝的方式
        this.matrix = new int[vlen][vlen];
        for (int i = 0; i < vlen; i++)
        {
            for (int j = 0; j < vlen; j++)
            {
                this.matrix[i][j] = matrix[i][j];
            }
        }
        //统计边的条数
        for (int i = 0; i < vlen; i++)
        {
            for (int j = i + 1; j < vlen; j++)
            {
                if (this.matrix[i][j] != INF)
                {
                    edgeNum++;
                }
            }
        }
        
    }
    
    
    /**
     * 克鲁斯卡尔算法
     */
    public void kruskal()
    {
        int index = 0; //表示最后结果数组的索引
        int[] ends = new int[edgeNum]; //用于保存"已有最小生成树" 中的每个顶点在最小生成树中的终点
        //创建结果数组, 保存最后的最小生成树
        EData[] rets = new EData[edgeNum];
        
        //获取图中 所有的边的集合 ， 一共有12边
        EData[] edges = getEdges();
        System.out.println("图的边的集合=" + Arrays.toString(edges) + " 共" + edges.length); //12
        
        //按照边的权值大小进行排序(从小到大)
        sortEdges(edges);
        
        //遍历edges 数组，将边添加到最小生成树中时，判断是准备加入的边否形成了回路，如果没有，就加入 rets, 否则不能加入
        for (int i = 0; i < edgeNum; i++)
        {   //A0 B1 C2 D3 E4 F5 G6
            //获取到第i条边的第一个顶点(起点)
            int p1 = getPosition(edges[i].start); //p1=4
            //获取到第i条边的第2个顶点
            int p2 = getPosition(edges[i].end); //p2 = 5
            
            //获取p1这个顶点在已有最小生成树中的终点
            int m = getEnd(ends, p1); //m = 4
            //获取p2这个顶点在已有最小生成树中的终点
            int n = getEnd(ends, p2); // n = 5
            //是否构成回路
            if (m != n)
            { //没有构成回路
                ends[m] = n; // 设置m 在"已有最小生成树"中的终点 <E,F> [0,0,0,0,5,0,0,0,0,0,0,0]
                rets[index++] = edges[i]; //有一条边加入到rets数组
            }
        }
        //<E,F> <C,D> <D,E> <B,F> <E,G> <A,B>。
        //统计并打印 "最小生成树", 输出  rets
        System.out.println("最小生成树为");
        for (int i = 0; i < index; i++)
        {
            System.out.println(rets[i]);
        }
    }
    
    //打印邻接矩阵
    public void print()
    {
        System.out.println("邻接矩阵为: \n");
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++)
        {
            for (int j = 0; j < vertexs.length; j++)
            {
                System.out.printf("%12d", matrix[i][j]);
            }
            System.out.println();//换行
        }
    }
    
    /**
     * 功能：对边进行排序处理, 冒泡排序
     *
     * @param edges 边的集合
     */
    private void sortEdges(EData[] edges)
    {
        for (int i = 0; i < edges.length - 1; i++)
        {
            for (int j = 0; j < edges.length - 1 - i; j++)
            {
                if (edges[j].weight > edges[j + 1].weight)
                {
                    EData tmp = edges[j];
                    edges[j] = edges[j + 1];
                    edges[j + 1] = tmp;
                }
            }
        }
    }
    
    /**
     * @param ch 顶点的值，比如'A','B'
     * @return 返回ch顶点对应的下标，如果找不到，返回-1
     */
    private int getPosition(char ch)
    {
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++)
        {
            if (vertexs[i] == ch)
            {//找到
                return i;
            }
        }
        //找不到,返回-1
        return -1;
    }
    
    /**
     * 功能: 获取图中边，放到EData[] 数组中，后面我们需要遍历该数组
     * 是通过matrix 邻接矩阵来获取
     * EData[] 形式 [['A','B', 12], ['B','F',7], .....]
     *
     * @return
     */
    private EData[] getEdges()
    {
        int index = 0;
        EData[] edges = new EData[edgeNum];
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++)
        {
            for (int j = i + 1; j < vertexs.length; j++)
            {
                if (matrix[i][j] != INF)
                {
                    edges[index++] = new EData(vertexs[i], vertexs[j], matrix[i][j]);
                }
            }
        }
        return edges;
    }
    
    /**
     * 功能: 获取下标为i的顶点的终点(), 用于后面判断两个顶点的终点是否相同
     *
     * @param ends ： 数组就是记录了各个顶点对应的终点是哪个,ends 数组是在遍历过程中，逐步形成
     * @param i    : 表示传入的顶点对应的下标
     * @return 返回的就是 下标为i的这个顶点对应的终点的下标
     */
    private int getEnd(int[] ends, int i)
    { // i = 4 [0,0,3,5,5,0,0,0,0,0,0,0]
        while (ends[i] != 0)//用while，确定最终的顶点，1 -》2-》3
        {
            i = ends[i];
        }
        return i;
    }
}
